本项目名称为“食神”（ The God Of Cookery ），灵感来自喜剧大师周星驰主演的著名电影《食神》，旨在通过人工智能技术为用户提供烹饪咨询和食谱推荐，帮助用户更好地学习和实践烹饪技巧，降低烹饪门槛，实现《食神》电影中所讲的“只要用心，人人皆能做食神”。
本APP的基本思想，是基于InternLM的对话模型，采用 XiaChuFang Recipe Corpus 提供的1,520,327种中国食谱进行微调，生成食谱模型。 模型存放在ModelScope上，应用部署在OpenXlab上。为此感谢魔搭社区提供免费的模型存放空间，感谢OpenXLab提供应用部署环境及GPU资源。
本APP提供的回答仅供参考，不作为正式菜谱的真实制作步骤。由于大模型的“幻觉”特性，很可能有些食谱会给用户带来心理或生理上的不利影响，切勿上纲上线。
项目主要依赖上海人工智能实验室开源模型internlm-chat-7b（包含1代和2代），在XiaChuFang Recipe Corpus 提供的1,520,327种中国食谱数据集上借助Xtuner进行LoRA微调，形成shishen2_full模型，并将微调后模型与向量数据库整合入langchain，实现RAG检索增强的效果，并可进行多模态（语音、文字、图片）问答对话，前端基于streamlit实现与用户的交互。
用户发出请求后，应用加载模型（语音模型，文生图模型，微调后的对话模型），并处理用户的文字输入或者语音输入，如果未打开RAG开关，则直接调用微调后的对话模型生成回复，对结果进行格式化输出，并调用stable diffusion模型生成图片，最后将相应结果返回用户；如果打开RAG开关，则利用langchain检索向量数据库，并将检索结果输入微调后的对话模型生成回复，对结果进行格式化输出，并调用stable diffusion模型生成图片，最后将相应结果返回用户。
- [2024.3.9] 基于团队成员 @乐正萌 的RAG模块(faiss)，整合 text2image分支，发布二阶段第4个基于openxlab A100的应用 openxlab A100 app 和 openxlab A10的应用 openxlab A10 app
- [2024.3.4] 增加英文readme
- [2024.3.3] 基于团队成员 @solo fish 的 paraformer语音输入模块，整合 text2image分支，发布二阶段第3个基于openxlab A100的应用 openxlab app
- [2024.2.24] 基于团队成员 @Charles 的RAG模块(Chroma)，整合 text2image分支，发布二阶段第2个基于openxlab A100的应用 openxlab app
- [2024.2.22] 基于团队成员 @房生亮 的文生图模块 以及 @solo fish 的 whisper语音输入模块，整合 text2image分支，发布二阶段第1个基于openxlab A100的应用 openxlab app
- [2024.1.30] 基于二代150万菜谱微调的模型和APP发布。（使用InternStudio+A100 1/4X2 40G显存微调，1.25 15:46-1.30 12:25，微调历时4天20小时39分钟）
- [2024.1.28] 基于一代150万菜谱微调的模型和APP发布。（使用WSL+Ubuntu22.04+RTX4090 24G显存微调，1.26 18:40-1.28 13:46历时1天19小时6分钟）。
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准备 Python 虚拟环境：
conda create -n cook python=3.10 -y conda activate cook
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克隆该仓库：
git clone https://github.com/SmartFlowAI/TheGodOfCookery.git cd ./TheGodOfCookery -
安装Pytorch和依赖库：
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia pip install -r requirements.txt
这里cuda的版本根据用户自己的cuda版本确定。一般为 11.8或12.1
- 一阶段一代7b模型 使用 xtuner 0.1.9 训练，在 internlm-chat-7b 上进行微调
- 一阶段二代7b模型 使用 xtuner 0.1.13 训练，在 internlm2-chat-7b 上进行微调
- 二阶段二代1.8b模型 使用 xtuner 0.1.15.dev0 训练，在 internlm2-chat-1.8b 上进行微调
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微调方法如下
xtuner train ${YOUR_CONFIG} --deepspeed deepspeed_zero2--deepspeed表示使用 DeepSpeed 🚀 来优化训练过程。XTuner 内置了多种策略，包括 ZeRO-1、ZeRO-2、ZeRO-3 等。如果用户期望关闭此功能，请直接移除此参数。
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将保存的
.pth模型（如果使用的DeepSpeed，则将会是一个文件夹）转换为 LoRA 模型：export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1 xtuner convert pth_to_hf ${YOUR_CONFIG} ${PTH} ${LoRA_PATH}
3.将LoRA模型合并入 HuggingFace 模型：
xtuner convert merge ${Base_PATH} ${LoRA_PATH} ${SAVE_PATH}
xtuner chat ${SAVE_PATH} [optional arguments]参数：
--prompt-template: 一代模型使用 internlm_chat，二代使用 internlm2_chat。--system: 指定对话的系统字段。--bits {4,8,None}: 指定 LLM 的比特数。默认为 fp16。--no-streamer: 是否移除 streamer。--top: 对于二代模型，建议为0.8。--temperature: 对于二代模型，建议为0.8。--repetition-penalty: 对于二代7b模型，建议为1.002，对于二代1.8b模型，建议为1.17，对于一代模型可不填。- 更多信息，请执行
xtuner chat -h查看。
一阶段：
Demo 样例
二阶段：
modelscope一代7b模型
modelscope二代7b模型
modelscope二代1.8b模型
openxlab一代7b模型
openxlab二代7b模型
import torch
from modelscope import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from tools.transformers.interface import GenerationConfig, generate_interactive
model_name_or_path = "zhanghuiATchina/zhangxiaobai_shishen_full" #对于二代模型改为 zhanghuiATchina/zhangxiaobai_shishen2_full
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map='auto')
model = model.eval()
messages = []
generation_config = GenerationConfig(max_length=max_length, top_p=0.8, temperature=0.8, repetition_penalty=1.002)
response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
print(response)
response, history = model.chat(tokenizer, "酸菜鱼怎么做", history=history)
print(response)项目目录
|---config # 配置文件目录（主要贡献者 @房宇亮）
| |---__init__.py #初始化脚本
| |---config.py #配置脚本
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|---gen_image # 文生图目录（主要贡献者 @房宇亮）
| |---__init__.py #初始化脚本
| |---sd_gen_image.py #使用Stabble Disffion的文生图模块
| |---zhipu_ai_image.py #使用智谱AI的文生图模块
|
|---images # 的图片目录，生成的图片临时也放在这里，今后会考虑迁移到其他目录
| |---robot.png #对话机器人图标
| |---user.png #对话用户图标
| |---shishen.png #项目图标 （主要贡献者 @刘光磊）
|
|---rag # 二代RAG代码目录（主要贡献者 @乐正萌）
| |---source_data #原始数据集目录
| | |- text.txt #原始菜谱数据集
| |---data #处理后的数据集目录
| | |- caipu.txt #处理后的菜谱数据集
| |---chroma_db #chroma数据库目录
| | |- chroma.sqlite3 #chroma库文件
| |---faiss_index #FAISS数据库目录
| | |- index.faiss
| | |- index.pkl
| |---retrieve #retrieve目录
| | |- bm25retriever.pkl
| |---CookMasterLLM.py
| |---convert_txt.py
| |---create_db.py
| |---interface.py
| |---rag_test.py
| |---run_local.py
|
|---rag_chroma # 二代RAG代码目录（主要贡献者 @Charles）
| |---database #chroma数据库目录
| | |- chroma.sqlite3 #chroma库文件
| |---LLM.py
| |---create_db.py
| |---interface.py
|
|---src # 食材图标目录
| |---*.png #各类食材图标
|
|---tools # 工具文件目录
|
|---whisper_app # 语音识别目录（主要贡献者 @solo fish）
| |---__init__.py #初始化脚本
| |---whisper.py #语音识别处理脚本
|
|---speech # paraformer语音识别目录（主要贡献者 @solo fish）
| |---__init__.py #初始化脚本
| |---utils.py #语音识别处理脚本
|
|---requirements.txt #系统依赖包（请使用pip install -r requirements.txt安装）
|---convert_t2s.py #繁体字转简体字工具（主要贡献者 @彬彬）
|---parse_cur_response.py #输出格式化处理工具 （主要贡献者 @彬彬）
|---README.md #本文档
|---cli_demo.py #模型测试脚本
|---download.py #模型下载脚本
|---start.py #Web Demo启动脚本
|---app.py #Web Demo主脚本
| 用户名 | 组织 | 贡献 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 张小白 | 南京大学本科毕业，现为某公司数据工程师 | 项目策划、测试和打杂 | 华为云HCDE（原华为云MVP），2020年华为云社区十佳博主，2022年昇腾社区优秀开发者，2022年华为云社区年度优秀版主，MindSpore布道师，DataWhale优秀学习者 |
| sole fish | 中国科学院大学在读博士研究生 | 语音输入模块 | |
| Charles | 同济大学本科毕业生，考研中 | 一代RAG模块（基于Chroma） | |
| 乐正萌 | 上海海洋大学本科毕业生，考研中 | 二代RAG模块（基于faiss&Chroma） | |
| 彬彬 | 华东师范大学本科毕业、现为某公司算法开发工程师 | 格式化输出 | |
| 房宇亮 | 南京大学本科毕业，现为某公司算法工程师 | 文生图模块、配置工具 | |
| 刘光磊 | - | 图标设计，前端优化 | |
| 喵喵咪 | 北京航空航天大学硕士毕业，现为上海某国企工程师 | 数据集准备，后续本地小模型部署测试 | |
| 王巍龙 | - | 数据集，微调 | |
| 轩辕 | 南京大学在读硕士 | 文档准备，数据集，微调 |
本项目采用 Apache License 2.0 开源许可证。
感谢上海人工智能实验室组织的 书生·浦语实战营 学习活动~~~
感谢 OpenXLab 对项目部署的算力支持~
